深度学习

人们交通出行方面，如轨道交通和无人驾驶方面也与人工智能逐渐相匹配融合，通过云计算、大数据、深度学习、自然语言、生物读取等多种人工智能技术，未来在轨道交通方面运用也将越来越多。

当数据科学家谈论深度学习时，通常谈论的是图像生成、检测、分类和回归任务。尽管如此，深度学习和人工智能正被广泛应用于机器人领域，并解决了其中一些重大的挑战。正是对计算机视觉的深入学习推动了人们对自动驾驶汽车的追求。强化学习也为AlphaGo这样的应用提供了动力，而更多的组织希望通过这些应用获得更多回报。

陈左宁表示，经典的HPC的算力环境可支持现有人工智能的模型算法，但性能功耗比和性价比都较低，并非最适合的，需要创新体系结构和软件架构。

近年来，在数字经济不断推进的大背景下，人工智能发展迅速，并与多种应用场景深度融合。很多人也开始从小白变成大牛，深度理解人工智能行业。也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术。

AI相关工作的需求频繁增加，尤其是在数据科学和机器学习职位方面，人们相信，正如约100年前电力改变世界一样，人工智能也将改变世界。吴恩达教授(美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授)曾反复强调一句名言：“人工智能是新电力。”

智慧城市已经进入城市大脑3.0时代，其主要标志是：人工智能城市综合体（智能体）通过广泛的链接、深度人工智能、高效协同，数据智能被贯穿应用于政务、应急、公安、城管、财政和产业的方方面面，赋能城市具有优政、感知、洞察、预警、决策、新产业等不同的能力。

人工智能是当前这一代最受关注的话题。人工智能将改变人们对从现在起二十年后世界将如何发展的看法。

在今天发表在《科学报告》杂志上的一篇文章中，研究人员展示了如何采用一个世纪前引入的物理概念来解决这两个挑战，该物理概念描述了铁块冷却过程中磁体的形成。

近几年，人脸识别技术在现实生活中得到大规模应用，设备解锁、刷脸支付以及门禁安防等场景随处可见，且人脸编辑等新技术也不断涌现，带来便利的同时也引起人们对人脸安全的担忧。

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉、语音识别等领域取得了较大成果，识别准确性大幅提升，何为人工智能发展的核心驱动力这一问题受到学术界和产业界的关注。

阻止勒索软件已成为许多组织的优先事项。因此，他们正在转向人工智能（AI）和机器学习（ML）作为他们的防御选择。然而，威胁者也正在转向人工智能和ML来发动他们的攻击。一种特定类型的攻击，即数据中毒，就利用了这一点。

近年来，AI普惠已成为企业数字化的一条快速通道，各类数字化工具为企业上云、用数、赋智提供了便捷的手段，而智能化也不再是那么的遥不可及。一方面，基础设施的算力在后摩尔定律时代高速增长，另一方面，越来越多的算力被以云服务的方式提供，甚至HPC云化也变成了一种潮流。此时，企业获取AI也在变得更加简便。